Corrigendum: EEG Signal Complexity Is Reduced During Resting-State in Fragile X Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Corrigendum on: Proteau-Lemieux M, Knoth IS, Agbogba K, Côté V, Barlahan Biag HM, Thurman AJ, Martin CO, Bélanger AM, Rosenfelt C, Tassone F, Abbeduto LJ, Jacquemont S, Hagerman R, Bolduc F, Hessl D, Schneider A, Lippé S. EEG Signal Complexity Is Reduced During Resting-State in Fragile X Syndrome. Front Psychiatry. 2021 Nov 11;12:716707. doi: 10.3389/fpsyt.2021.716707. PMID: 34858220; PMCID: PMC8632368.In the original article, there was an error. The abstract states that we compared 26 FXS participants with 7 neurotypical controls. This is incorrect. As correctly stated in the methods and result sections, we compared 26 FXS participants to 77 neurotypical controls.Methods: In this study, resting-state EEG power, including alpha peak frequency (APF) and theta/beta ratio (TBR), as well as signal complexity using multi-scale entropy (MSE) were compared between 26 FXS participants (ages 5-28 years), and 77 neurotypical (NT) controls with a similar age distribution. Subsequently a replication study was carried out, comparing our cohort to 19 FXS participants independently recorded at a different site.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,023 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».